Red/Blue AI Loop 기반 AI Firewall로 공격 변체 90% 자동 탐지

Context

기존 Zero Trust 기반 Endpoint 보안 솔루션은 바이너리 실행 제어에 특화되어 LLM Inference Layer의 Semantic Attack을 탐지하지 못하는 한계 존재. Prompt Injection 및 RAG Poisoning 등 데이터 흐름 내에서 발생하는 논리적 공격은 기존의 정적 룰셋이나 실행 파일 분석으로는 방어 불가능한 구조임.

Technical Solution

• Endpoint Execution Layer와 AI Inference Layer를 분리한 계층적 보안 아키텍처 설계
• Adversarial Red Team AI를 통한 신규 공격 벡터의 지속적 자동 생성 및 시뮬레이션 수행
• Red Team의 공격 성공 사례를 Blue Team 탐지 파이프라인에 즉시 피드백하는 학습 루프 구축
• 정규표현식이나 정적 룰을 넘어선 모델의 Decision Space 분석 기반의 Semantic Detection 적용
• LLM Proxy 형태의 AI Firewall을 배치하여 Inference 단계의 입력/출력 토큰 스트림 실시간 검증
• Capability Inference Through Negation과 같은 고도화된 추론 공격 패턴의 식별 및 차단 로직 구현